Располагая конкретным значением вроде этого, можно объективно определить целесообразность приобретения этих данных. Если стоимость дополнительных данных 0,04 долл., тогда это нерентабельно. А если их стоимость составит, например, 0,01 долл., решение очевидно.
Вы можете не ограничиваться только оценкой прироста ценности данных третьей стороны в дополнение к собственным данным. Когда речь идет о данных, в большинстве случаев самая важная роль отводится контексту. Д’Алессандро и др. провели интересный эксперимент, в ходе которого сравнили прирост ценности данных третьей стороны по сравнению со случайным таргетированием пользователей, то есть полным отсутствием данных по сравнению с данными только третьей стороны. Они получили положительный прирост ценности по целому ряду сегментов: стоимость по сегменту / 1 тыс. пользователей составила 1,8 долл. Затем они повторили эксперимент и использовали собственные данные плюс данные третьей стороны. Как вы думаете, какой результат они получили? Прирост ценности упал! Стоимость по сегменту на 1 тыс. пользователей теперь была около 0,02 долл. В контексте данных, которыми они уже располагали, дополнительные данные обеспечили положительную, но незначительно малую ценность (рис. 3.2), вероятнее всего, из-за избыточности данных.
Рис. 3.2. Дополнительные данные должны способствовать повышению ценности, но наблюдается убывающая доходность
Источник: https://conferences.oreilly.com/strata/stratany2014/public/schedule/detail/37642
Этот общий подход достаточно эффективен, так как есть возможность приобрести выборку данных, которую можно протестировать. Если полученный результат хороший, можно приобрести полный набор данных. То есть они не связаны обязательством по приобретению полного набора данных, пока не проведут эксперименты, подтверждающие их ценность. К сожалению, не все поставщики данных и не всегда идут на такие условия. Тем не менее, возможно, вы вносите ежемесячную оплату за пользование данными. В таком случае вы можете проанализировать ценность данных с помощью описанных выше экспериментов и увидеть, насколько рентабельно их использование. Если для вас это нерентабельно, откажитесь от услуг этого поставщика.
Авторы делают заключение:
По мере того как большие данные превращаются в панацею при принятии многих решений по оптимизации бизнеса, для руководителей все большее значение приобретает способность рационально оценить свои решения и инвестиции в приобретение и использование данных. Без инструментов для проведения подобной оценки большие данные становятся скорее интуитивным подходом, чем научной практикой.
Аминь!
Хранение данных
Эта глава была посвящена нахождению и интеграции дополнительных данных. В результате этого процесса увеличивается объем данных, с которыми работают аналитики. При этом данные могут устаревать. Ранее мы уже говорили о стоимости данных — издержках на их приобретение, хранение и управление ими. Кроме того, есть издержки и риски, которые не так легко оценить: какой урон может нанести вашему бизнесу, например, утечка данных? Один из аспектов, о которых следует задуматься, — когда удалять данные (сокращая риск утечки и издержки на хранение) и когда перемещать данные на подходящий носитель для хранения.
У данных есть одна особенность: они множатся. Вы можете загрузить набор данных в реляционную базу, но на этом все не закончится. Ваши данные могут сохраниться в одну или несколько подчиненных баз при неполадках с сервером, на котором хранится основная база данных. И вот у вас уже две копии. Кроме того, вы можете проводить резервное копирование на сервер. Обычно таких резервных копий, на случай, если что-то пойдет не так, у вас может быть за несколько дней, даже за неделю. Так что вы теперь обладатель девяти копий, и хранение каждой из них стоит денег. Как поступить в такой ситуации? Один из вариантов — сопоставлять наборы данных с адекватным периодом ожидания, в течение которого их можно использовать или сохранить.
Рассмотрим такой пример: Amazon S3 — дешевый и простой способ хранения данных
[46]. Хранение данных с помощью такого сервиса определенно обойдется дешевле, чем покупка и обслуживание дополнительного сервера для хранения резервных копий. Получить данные вы можете в любой момент, когда они вам потребуются. При этом Amazon также предлагает похожий сервис под названием glacier
[47]. По сути, он очень похож на S3, но создавался как сервис для архивного хранения данных, и на получение данных может уйти четыре-пять часов. При текущем уровне цен стоимость glacier в три раза ниже, чем S3. В случае экстренной ситуации потребуются ли вам данные немедленно или вы сможете обойтись без них полдня или день?
Компании с управлением на основе данных следует тщательно оценить их стоимость. Изначально сосредоточиться нужно на основных данных, где любой простой может иметь серьезные последствия. Компании следует наладить процесс удаления устаревших данных (это бывает легче сказать, чем сделать) или, в крайнем случае, хотя бы перемещать эти данные на самые дешевые из возможных источников хранения.
Более эффективные компании с управлением на основе данных, например достигшие уровня прогнозного моделирования, могут разрабатывать модели, которые используют только самые необходимые данные и отбрасывают все остальные. Например, по словам Майкла Ховарда, CEO компании С9, «отдел продаж не хранит детали заказа более 90 дней»
[48]. Если это так, то необходимо тщательно отбирать данные. Как мы показали, компании с управлением на основе данных следует стратегически подходить к выбору источников данных и к ресурсам компании на работу с данными. Аналитики выполняют важные функции по анализу потенциальных источников информации и поставщиков данных, по приобретению выборок и, по возможности, по оценке качества данных и применению выборки для определения ценности данных.
В следующей главе мы поговорим о самих специалистах по аналитике, об их функциях и о том, как можно организовать аналитическую работу в компании.
Глава 4. Специалисты по аналитике
По-настоящему хороший аналитик должен будоражить людей… Я знаю, что я первый получаю данные, а значит, я первый узнаю историю. Открывать что-то новое увлекательно.
Дэн Мюррей
* * *
Человеческий фактор — важный компонент компании с управлением на основе данных. Кто такие специалисты по аналитике и как должна быть организована их работа?
